Wildberries

Middle/Senior ML Engineer в Балансировку спроса-предложения

МоскваУдалённоудаленная работаот 3 лет

О компании

Wildberries представляет собой международную технологическую компанию, образовавшуюся в результате слияния IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Компания занимается электронной коммерцией и предоставляет широкие возможности для онлайн-покупок со множеством категорий товаров, включая одежду, технику и косметику. Wildberries активно развивается на рынке и становится одним из главных игроков, не только в России, но и за её пределами.

Ключевые факты:

  • Лидер на российском рынке электронной коммерции
  • Широкий ассортимент товаров в различных категориях
  • Техническая команда, занимающаяся разработкой и оптимизацией моделей машинного обучения

О вакансии

Техническая команда Wildberries работает над разработкой, оптимизацией и поддержкой моделей машинного обучения, а также улучшением MLOps-инфраструктуры. Вакансия предполагает участие в создании эффективных ML-пайплайнов и автоматизации процессов их жизненного цикла. Специалист будет ответственным за настройку и поддержку MLOps, а также взаимодействие с различными инструментами для обработки данных.

Позиция включает работу с современными технологиями, такими как Python, Spark и Kubernetes. Команда стремится интегрировать инновации, чтобы повысить продуктивность ML-моделей и автоматизировать их внедрение в сервисы.

Чем предстоит заниматься:

  • Продуктивизировать ML-модели и автоматизировать их жизненный цикл
  • Разрабатывать и оптимизировать ML-пайплайны на Python + Spark
  • Настраивать и поддерживать MLOps-инфраструктуру
  • Разворачивать сервисы в Kubernetes (K8s)
  • Использовать Airflow для оркестрации ETL/ML-пайплайнов
  • Настраивать и поддерживать CI/CD для ML
  • Работать с Kafka для потоковой обработки данных
  • Настраивать мониторинг и алертинг (Grafana, OpenSearch)

Что мы предлагаем:

  • Участие в крупных проектах и возможность влиять на развитие компании
  • Дружная команда профессионалов
  • Гибкость в выборе методов работы и технологий

Обязанности

  • Продуктивизировать ML-модели и автоматизировать их жизненный цикл
  • Разрабатывать и оптимизировать ML-пайплайны на Python + Spark
  • Настраивать и поддерживать MLOps-инфраструктуру
  • Разворачивать сервисы в Kubernetes (K8s)
  • Использовать Airflow для оркестрации ETL/ML-пайплайнов
  • Настраивать и поддерживать CI/CD для ML
  • Работать с Kafka для потоковой обработки данных
  • Настраивать мониторинг и алертинг (Grafana, OpenSearch)

Требования

  • Все вакансии
  • Попасть в команду
  • Строительство
  • Сервисные позиции
  • Все вакансии
  • Попасть в команду
  • Строительство
  • Сервисные позиции
  • Продуктивизировать ML-модели и автоматизировать их жизненный цикл;
  • Разрабатывать и оптимизировать ML-пайплайны на Python + Spark;
  • Настраивать и поддерживать MLOps-инфраструктуру;
  • Разворачивать сервисы в Kubernetes (K8s);
  • Использовать Airflow для оркестрации ETL/ML-пайплайнов;
  • Настраивать и поддерживать CI/CD для ML;
  • Работать с Kafka для потоковой обработки данных;
  • Настраивать мониторинг и алертинг (Grafana, OpenSearch).
  • Python (3+ лет), уверенное владение Spark;
  • Опыт с ML-оркестрацией (Airflow, Kubeflow, MLflow, ClearML);
  • Опыт работы с Docker, Kubernetes;
  • Навыки работы с ClickHouse, PostgreSQL, Redis;

Похожие вакансии